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文章/答案/技术大牛

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海风

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[PGM] I-map和D-separation

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

概率图模型，究其目的，在于描述多个（单个就没有意义了）变量概率分布之间的关系。有向图模型的描述方法是有指向性的，如果两变量之间有因果关系，这种描述方法就极为恰当。从这个角度上来说，考虑概率之间因子分解的过程，有向图模型是这一过程的一种表现方式。

2019-09-11

1.1K0

[MCSM]Exponential family: 指数分布族

node.js 机器学习神经网络深度学习人工智能

为何指数分布族被广泛应用？是指数分布族选择了我们，还是我们选择了指数分布族？(这个问题没有回答，需要结合具体实例分析)

2019-09-11

1.2K0

概率图模型

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的，人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上，人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情，无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中，模型往往是必须的，什么样的模型才是相对正确的？这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域，包括模式识别、差错控制编码等。

2019-09-11

8820

估计理论—从经典到贝叶斯

机器学习神经网络深度学习人工智能

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种很经典的估计方法。顾名思义，就是最大化似然函数的一种估计方法。似然函数（Likelihood function），即

2019-09-11

1.3K0

凸优化和机器学习

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

转载说明：CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面，本文试图从凸优化的角度说起，简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。

2019-09-11

8510

特殊约束From To

“A timing exception is needed when the logic behaves in a way that is not timed correctly by default.”

2019-07-31

3650

神经网络加速器应用实例：图像分类

在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU上给出了相应的代码，和RTL仿真结果。在TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中，针对硬件实现中的关键模块也进行了仿真分析。但是，最终并没有给出一个可以实际运行的例子。这意味着，即使将这一部分代码应用到FPGA上，或者是实现在ASIC上后，也只有纸面性能却并不可用。

2019-07-31

4.9K0

Simple TPU的设计和性能评估

神经网络批量计算

在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列（上图4），完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证；在神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式（上图6），同时论述了浮点网络定点化的过程，并给出了Simple TPU中重量化的实现方式，完成了该部分的硬件代码并进行了验证。

2019-07-31

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